Specifica la posizione per accedere al modello

I modelli di AI generativa di Google sono disponibili in regioni specifiche.

Quando inizializzi il servizio di backend Vertex AI Gemini API nel codice, puoi specificare la località del modello a cui stai accedendo nelle richieste. Consulta l'elenco delle località disponibili più avanti in questa pagina.

Per accedere a quasi tutti i modelli Gemini, l' Vertex AI Gemini API supporta una località global, il che significa che la tua richiesta verrà gestita da un modello disponibile in qualsiasi punto del pool globale. L'impostazione della località su global per le richieste può aiutarti a evitare di raggiungere i limiti di capacità del modello e a ridurre gli errori "servizio sovraccarico" (503).

A seconda del modello, l'impostazione di questa località potrebbe essere obbligatoria:

• Gemini modelli di anteprima: è necessario impostare la località su global (ad eccezione dei Live API modelli di anteprima).

• Gemini 3.x modelli: è necessario impostare la località su global quando si utilizza Firebase AI Logic.

• Gemini 2.5 modelli: l'impostazione della località è facoltativa. Se non specifichi una località, il valore predefinito è us-central1.

• Gemini Live API modelli: l'impostazione della località è facoltativa. Se non specifichi una località, il valore predefinito è us-central1. Tieni presente che la località global non è supportata.

Ecco alcuni dati chiave e best practice sulle località:

• I limiti di capacità sono per modello, per regione, per minuto.

• Per evitare di raggiungere inaspettatamente i limiti di capacità, valuta la possibilità di impostare la località su global (se il modello supporta la località global).

• Se l'impostazione della località su global non è applicabile o supportata per il tuo caso d'uso, valuta la possibilità di distribuire in modo esplicito la posizione in cui accedi ai modelli. Ad esempio, puoi impostare la località in base alla località dell'utente finale utilizzando Firebase Remote Config.

Esempi di codice

Tieni presente che questi esempi mostrano l'accesso a un modello Gemini, ma puoi anche specificare una località quando accedi a un modello Imagen.

Sostituisci LOCATION con il codice della località (ad esempio global o europe-west4) dall'elenco delle località disponibili più avanti in questa pagina.

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported location for where you want to access the model
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexAI(location: "LOCATION"))

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "MODEL_NAME")

// ...

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported location for where you want to access the model
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI(location = "LOCATION"))
                        .generativeModel("MODEL_NAME")

// ...

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported location for where you want to access the model
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI("LOCATION"))
        .generativeModel("MODEL_NAME");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// ...

// ...

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported location for where you want to access the model
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: 'MODEL_NAME' });

// ...

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported location for where you want to access the model
final ai = await FirebaseAI.vertexAI(location: 'LOCATION');

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model = ai.generativeModel(model: 'MODEL_NAME');

// ...

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported location for where you want to access the model
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.VertexAI(location: "LOCATION"));

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "MODEL_NAME");

// ...

Tieni presente che se specifichi una località in cui il modello non è disponibile, riceverai un errore 404 che indica che il modello was not found or your project does not have access to it.

Paesi in cui è disponibile il servizio

Google Cloud utilizza le regioni. Google Cloud archivia i dati dei clienti solo nella regione che specifichi per tutte le funzionalità con disponibilità generale di AI generativa su Vertex AI.

L'AI generativa su Vertex AI è disponibile nelle seguenti regioni. Alcuni modelli e/o versioni specifiche potrebbero non essere disponibili in tutte le località (per la disponibilità dettagliata delle località, consulta la Google Cloud documentazione).

Tieni presente quanto segue:

• Per tutti i modelli di Gemini anteprima (ad eccezione dei modelli Live API), l' unica località supportata è global.

• Quando utilizzi Firebase AI Logic per accedere ai modelli Gemini 3.x, l' unica località supportata è global.

• Per tutti i modelli Live API e tutti i modelli Imagen, la global località non è supportata.